以提供SHARP在网络中的缩减和任意对GPU之间900GB/s的完整NVLink带宽。H100SXM5GPU还被用于功能强大的新型DGXH100服务器和DGXSuperPOD系统中。H100PCIeGen5GPU以有350W的热设计功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力该配置可选择性地使用NVLink桥以600GB/s的带宽连接多达两个GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常适合主流加速服务器（使用标准的架构，提供更低服务器功耗），为同时扩展到1或2个GPU的应用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC应用。在10个前列数据分析、AI和HPC应用程序的数据集中，单个H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同时消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一个通用的高性能人工智能系统，用于训练、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技术单个DGXH100系统提供了16petaFLOPS（千万亿次浮点运算）（FP16稀疏AI计算性能）。通过将多个DGXH100系统连接组成集群（称为DGXPODs或DGXSuperPODs）。DGXSuperPOD从32个DGXH100系统开始，被称为"可扩展单元"集成了256个H100GPU，这些GPU通过基于第三代NVSwitch技术的新的二级NVLink交换机连接。H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 编程模型。SupermicroH100GPU总代

我们非常重视客户反馈，并不断改进其服务和产品质量。通过定期回访和客户满意度调查，ITMALL.sale 了解客户在使用 H100 GPU 过程中的需求和建议，及时解决客户遇到的问题。ITMALL.sale 还设有专门的客户服务中心，提供7x24小时的在线支持和电话咨询，确保客户在任何时候都能够获得帮助。ITMALL.sale 的目标是通过不断优化服务，提升客户满意度，成为客户心中值得信赖的 H100 GPU 供应商。ITMALL.sale 的客户服务团队经过严格培训，具备专业的技术知识和良好的服务态度，能够为客户提供的支持和帮助。TaiwanH100GPU 的单精度浮点计算能力为 19.5 TFLOPS。

H100 GPU 是英伟达推出的一款高性能图形处理器，旨在满足当今数据密集型计算任务的需求。它采用新的架构，具备强大的计算能力和能效比，能够提升各种计算任务的效率和速度。无论是在人工智能、科学计算还是大数据分析领域，H100 GPU 都能提供良好的性能和可靠性。其并行处理能力和高带宽内存确保了复杂任务的顺利进行，是各类高性能计算应用的良好选择。H100 GPU 拥有先进的散热设计，确保其在长时间高负荷运行时依然能够保持稳定和高效。对于需要长时间运行的大规模计算任务来说，H100 GPU 的可靠性和稳定性尤为重要。它的设计不仅考虑了性能，还兼顾了散热和能效，使其在保持高性能的同时，依然能够节省能源成本。无论是企业级应用还是科学研究，H100 GPU 都能够为用户提供持续的高性能支持。

H100 GPU 还具备强大的扩展性，支持多 GPU 配置。通过 NVIDIA NVLink 技术，用户可以将多块 H100 GPU 连接在一起，形成一个强大的计算集群。NVLink 提供高带宽、低延迟的 GPU 互连，确保多 GPU 系统中的数据传输高效、稳定。这种扩展性使得 H100 GPU 可以灵活应对不同规模的计算需求，从单节点应用到大规模分布式计算环境，都能够提供出色的性能和效率。在软件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的开发工具和软件生态系统。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在内的多种开发工具，帮助开发者在 H100 GPU 上快速开发和优化应用。此外，H100 GPU 还支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平台，开发者可以通过 NGC 轻松获取优化的深度学习、机器学习和高性能计算容器，加速开发流程，提升应用性能和部署效率。H100 GPU 在云计算中的应用也非常多。

    这些线程可以使用SM的共享内存与快速屏障同步并交换数据。然而，随着GPU规模超过100个SM，计算程序变得更加复杂，线程块作为编程模型中表示的局部性单元不足以大化执行效率。Cluster是一组线程块，它们被保证并发调度到一组SM上，其目标是使跨多个SM的线程能够有效地协作。GPC：GPU处理集群，是硬件层次结构中一组物理上总是紧密相连的子模块。H100中的集群中的线程在一个GPC内跨SM同时运行。集群有硬件加速障碍和新的访存协作能力，在一个GPC中SM的一个SM-to-SM网络提供集群中线程之间快速的数据共享。分布式共享内存（DSMEM）通过集群，所有线程都可以直接访问其他SM的共享内存，并进行加载（load）、存储（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM网络保证了对远程DSMEM的快速、低延迟访问。在CUDA层面，集群中所有线程块的所有DSMEM段被映射到每个线程的通用地址空间中。使得所有DSMEM都可以通过简单的指针直接引用。DSMEM传输也可以表示为与基于共享内存的障碍同步的异步复制操作，用于**完成。异步执行异步内存拷贝单元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以将大块数据和多维张量从全局内存传输到共享内存，反义亦然。使用一个copydescriptor。H100 GPU 适用于企业级应用。湖北H100GPU "text-indent:25px">H100 GPU 适用于智能制造领域。SupermicroH100GPU总代

    网络、存储、RAM、CPU）以及销售它的人的利润率和支持级别。该范围的**，包括支持在内的$360k-380k，是您可能期望与DGXH100相同规格的。1xHGXH100（PCIe）和8xH100GPU大约是300k美元，包括支持，具体取决于规格。PCIe卡的市场价格约为30k-32k美元。SXM卡并不是真正作为单张卡出售的，因此很难在那里给出定价。通常作为4-GPU和8-GPU服务器出售。大约70-80%的需求是SXMH100，其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趋势，因为PCIe卡是前几个月***可用的卡。鉴于大多数公司购买8-GPUHGXH100（SXM），每360个H380的大约支出为8k-100k，包括其他服务器组件。DGXGH200（提醒一下，包含256xGH200，每个GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU）的成本可能在15mm-25mm之间-尽管这是一个猜测，而不是基于定价表。19需要多少个GPU？#GPT-4可能在10，000到25，000架A100之间接受过训练。20Meta拥有大约21，000架A100，特斯拉拥有约7，000架A100，稳定AI拥有约5，000架A100。21猎鹰-40B在384架A100上进行了训练。22Inflection使用3，500H100作为其。23顺便说一句，到22月，我们有3k在运行。并且***运行超过5.<>k。——穆斯塔法·苏莱曼（MustafaSuleyman）。SupermicroH100GPU总代